Đồ án Tìm hiểu bài toán xóa đối tượng nhỏ trong ảnh

1 Bé gi¸o dôc vµ ®µo t¹o Tr•êng ®¹i häc d©n lËp h¶i phßng -------o0o------- T×M HIÓU BµI TO¸N xãa ®èi t•îng nhá trong ¶nh ®å ¸n tèt nghiÖp ®¹i häc hÖ chÝnh quy Ngµnh: C«ng nghÖ Th«ng tin Gi¸o viªn h•íng dÉn: PGS.TS §ç N¨ng Toµn Sinh viªn thùc hiÖn: TrÇn V¨n TrÝ M· sè sinh viªn: 110504 H¶i Phßng - 2012 2 MỤC LỤC MỤC LỤC HÌNH VẼ ......................................................................................... 3 PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 4 Chƣơng 1 : KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 1.1.Khái quát về xử lý ảnh: ...................................................................................... 6 1.1.1. Xử lý ảnh .................................................................................................... 6 1.1.2. Mục tiêu của xử lý ảnh: .............................................................................. 6 1.1.1.1 Ứng dụng của xử lý ảnh................................................................... 12 1.2. Tìm hiểu khái quát về nhiễu và lỗ hổng: ........................................................ 14 1.3. Các kỹ thuật được dùng để xóa đối tượng nhỏ trong ảnh: .............................. 17 1.3.1. Kỹ thuật lấp lỗ hổng dùng ....................................................................... 17 1.3.2. Các kỹ thuật giúp lọc nhiễu xung: ......................................................... 17 1.4. Ứng dụng của việc lấp lỗ hổng và lọc nhiễu: ................................................. 17 Chƣơng 2: CÁC KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 2.1. Lấp lỗ hổng: .................................................................................................... 19 2.1.1. Phương pháp tam giác: ............................................................................. 19 2.1.1.1 Phương pháp: ...................................................................................... 19 2.1.1.2. Thuật toán tìm chu tuyến ................................................................... 20 2.1.1.3. Tìm hiểu về thuật toán tô màu ........................................................... 22 2.1.2. Phương pháp đoạn thẳng: ......................................................................... 23 2.1.2.1 Các bước của phương pháp: ............................................................... 23 2.2 Lọc nhiễu: ........................................................................................................ 24 2.2.1 Lọc trung vị .............................................................................................. 24 2.2.2. Lọc giả trung vị ........................................................................................ 26 2.2.3 Lọc ngoài .................................................................................................. 27 Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1. Bài toán ........................................................................................................... 28 3.2. Phân tích và thiết kế ........................................................................................ 28 3.3. Chương trình xóa đối đối tượng nhỏ trong ảnh v.01 ...................................... 28 PHẦN KẾT LUẬN .......................................................................................... 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 33 3 MỤC LỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 : Quá trình xử lý ảnh ..................................................................................... 6 Hinh 1.2 : Ảnh minh họa ảnh nhị phân và ảnh xám .................................................... 7 Hình 1.3 : Ảnh minh họa về ảnh màu .......................................................................... 7 Hình 1.4 : Quan hệ giữa các điểm ảnh ........................................................................ 8 H ................................................................................. 9 Hình 1.6 : Ảnh bị dư tối có lược đồ xám tập trung nhiều bên trái .............................. 9 Hình 1.7 : Hình ảnh sau khi được chỉnh sửa lược đồ xám đã được trải đều ............. 10 Hình 1.8 : Các bước cơ bản trong một quá trình xử lý ảnh ....................................... 11 Hình 1.9 : Ảnh chụ ừ vệ tinh ............................................................. 13 Hình 1.10 : Ảnh hồng ngoại ...................................................................................... 14 Hình 1.11 : Ảnh nhiễu đốm ....................................................................................... 15 Hình 1.12 : Ảnh nhiễu muối tiêu ............................................................................... 16 Hình 1.13 : Hình ảnh minh họa về lỗ hổng ............................................................... 16 Hình 1.14 : Ảnh minh họa về ................................................................................... 18 Hình 1.9 : Ảnh minh họa ........................................................................................... 18 Hình 1.10 : Ảnh minh họa ......................................................................................... 19 Hình 2.1 : Ảnh minh họa ........................................................................................... 21 Hình 2.2 : Minh họa tìm cặp nền vùng mới .............................................................. 22 Hình 2.3: Bốn đường thẳng cần xét ........................................................................... 24 2.4 : Mặt lọc với cửa sổ 3×3 ............................................................................. 25 Hình 2.5 : Ảnh minh họa ........................................................................................... 25 Hình 2.6 : Ảnh minh họa ........................................................................................... 26 Hình 3.1 : Giao diện chính của chương trình ............................................................ 29 Hình 3.2 : Giao diện modul chọn ảnh đầu vào .......................................................... 29 Hình 3.3 : Kết quả của lọc trung vị (ảnh nhiễu muối tiêu) ........................................ 30 Hình 3.4 : Kết quả của lọc trung vị (ảnh nhiễu Gauss) ............................................. 30 Hình 3.5 : Kết quả của lọc trung vị (ảnh nhiễu xung) ............................................... 31 Hình 3.6 : Giao diện modul lưu ảnh (ảnh sau khi xử lý) ........................................... 31 4 PHẦN MỞ ĐẦU Trong vài thập niên gần đây công nghệ thông tin đã có những bước phát triển vượt bậc. Trong vài năm gần đây phần cứng máy tính dần trở lên mạnh mẽ về năng lực xử lý, dung lượng lưu trữ, giá cả hầu hết tất cả các thiết bị máy tính đã giảm xuống, đến mức dễ dàng chấp nhận đối với mọi người dân. Trước khoảng 15 năm người ta mới chỉ quan tâm tới xử lý số cho các thông tin chữ và số vì khả năng các thiết bị tin học mới chỉ xử lý được các loại thông tin này. Nhu cầu đã đòi hỏi con người phải xử lý thông tin đa dạng hơn như thông tin đồ hoạ, hình ảnh động, âm thanh. Đến nay, các thể loại thông tin mà con người có thể cảm nhận được đều đã xử lý ở dạng số; đáng kể là các thông tin đồ hoạ ở dạng raster và vector, các thông tin multimedia ở dạng âm thanh, hình ảnh động v..v. Xử lý ảnh là một trong những lĩnh vực quan trọng của nghành công nghệ thông tin, có tốc độ phát triển rất nhanh, có liên quan đến nhiều lĩnh vực khoa học khoa học đời sống, quân sự, y tế…Trong chuỗi các bước xử lý ảnh, tiền xử lí là một trong những bước đầu của giai đoạn xử lý đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Ảnh đầu vào thường có chất lượng chưa tốt do nhiều lý do như máy thu, người quay (chụp), môi trường hoặc các điều kiện khách quan khác khiến ảnh nhận được không được sát thực, mà mắt thường có thể phát hiện khi nhìn hình ảnh, như các đối tượng nhỏ trong ảnh. Sau bộ thu nhận ảnh, ảnh được đưa vào giai đoạn tiền xừ lý nhằm nâng cao chất lượng với các chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng cao độ tương phản … để làm ảnh rõ hơn nét hơn về cơ bản. Ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh hoặc các phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu hoặc khuyết thiếu. Sự sai sót này một phần bởi các thiết bị quang học và điện tử, phần khác bởi bản thân các phép biến đổi không phải là toàn ánh, nên có sự ánh xạ thiếu hụt đến những điểm trên ảnh kết quả. Việc khắc phục những nhược điểm này luôn là vấn đề đặt ra cho các hệ thống xử lý ảnh. Trên cơ sở đó em đã lựa chọn đề tài: “Tìm hiểu bài toán xóa đối tƣợng nhỏ trong ảnh” với mục đích tìm hiểu các kỹ thuật xóa các đối tượng nhỏ trong ảnh (nhiễu, lỗ hổng) và tiến hành cài đặt một chương trình thực nghiệm. Về lí thuyết : Tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh, nhiễu và lỗ hổng. Tìm hiểu một số kỹ thuật lọc nhiễu và lấp lỗ hổng. Về thực tiễn: 5 Cài đặt thử nghiệm một trong những kỹ thuật tìm hiểu được. Cấu trúc đồ án bao gồm ba chương: Chương 1: Khái quát về xử lý ảnh đối tượng nhỏ trong ảnh Trình bày khái quát về xử lý ảnh, nhiễu và lỗ hổng. Chương 2: Các phương pháp khử nhiễu và lấp lỗ hổng. Trình bày các phương pháp khử nhiễu, phương pháp lấp lỗ hổng. Chương 3: Chương trình thử nghiệm. Chương trình thử nghiệm và các kết quả thu được. 6 Chƣơng 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 1.1. Khái quát về xử lý ảnh: 1.1.1. Xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác trên ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh 1.1.2. Mục tiêu của xử lý ảnh: – Xử lý ảnh đầu vào để cho ra một ảnh đáp ứng tốt nhất có thể, của người dùng. – Phân tích ảnh để thu được thông tin nào đó giúp việc phân loại và nhận biết ảnh. – Dựa trên ảnh đầu vào mà có những nhận xét rộng hơn. 1.1.3. Một số khái niệm cơ bản: Điểm ảnh: là một phần tử của ảnh tại tọa độ (x, y) với độ mức xám hoặc màu nhất định, kích thước khoảng cách giữa các điểm ảnh đó thích hợp sao cho mắt người cảm nhận liên tục về không gian và mức xám của ảnh số gần như ảnh thật. Mức xám của ảnh: Mức xám là một trong hai đặc trưng cơ bản của điểm ảnh, mức sáng của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó. 7 Ảnh đen trắng: là ảnh chỉ bao gồm hai mầu đen và trắng. Người ta phân mức đen trắng thành L mức, nếu xử dụng 8 bít mã hóa mức đen trắng thì L được xác định: L=2 B (nếu B=8 ta có L=28=256). Nếu L=2, B=1, nghĩa là chỉ có hai mức, mức 1 và 0, còn được gọi là ảnh nhị phân, mức 1 ứng với màu sáng mức 0 ứng với màu tối, nếu L lớn hơn 2 thì ta có ảnh đa cấp xám). Đối với mỗi điểm ảnh được mã hóa trên 8 bít để biểu diễn mức xám,thì số mức xám có thể biể diễn được là 256. Mỗi mức xám được biểu diễn dưới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đên 255. Hinh 1.2 : Ảnh minh họa ảnh nhị phân và ảnh xám Ảnh mầu: Biểu diễn tương tự như ảnh đen trắng, chỉ khác là số phần tử của ma trận biểu diễn cho bằng ba mầu riêng rẽ (red, green, blue). Để biểu diễn một điểm ảnh cần 24 bit chia ra làm ba khoảng mỗi khoảng 8 bit. Hình 1.3: Ảnh minh họa về ảnh màu Độ phân giải của ảnh: Là khoảng cách giữa các điểm ảnh được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh, việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo lên mật độ phân bố, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. 8 Có 3 cách để biểu thị độ phân giải ảnh:  Biểu thị bằng số lượng điểm ảnh theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh (ví dụ: 1024 x 768).  Biểu thị bằng tổng số điểm ảnh trên 1 tấm ảnh (960.000 pixel).  Biểu thị bằng số lượng điểm ảnh có trên 1 inch (ppi) hoặc số chấm (dot) có trên 1 inch (dpi). Ảnh có thể được biểu diễn theo mô hình Vector hoặc mô hình Raster: Mô hình Raster Đây là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh. Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể được biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster rất thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Khi xử lý các ảnh Raster, chúng ta quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh. Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lưới (Raster) hình vuông, lưới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau: Hình 1.4: Quan hệ giữa các điểm ảnh Mô hình Vector Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ, dễ dàng cho hiển thị và in ấn, còn phải đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm… Theo những yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ra ưu việt hơn. Trong mô hình Vector người ta sử dụng hướng giữa các Vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu. Ảnh Vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa như Digital hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các chương trình số hóa. Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh và chất lượng cao cho cả đầu vào và ra, nhưng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster. Do vậy, những nghiên cứu về biểu diễn Vector đều tập trung chuyển đổi từ ảnh Raster. 9 Mức xám của ảnh Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hoá. Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật. Vì 28 = 256 (0, 1, ..., 255), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ được mã hoá bởi 8 bit. Lược đồ xám hay còn gọi là biểu đồ tần suất được biểu diễn trong hệ tọa độ vuông góc Oxy. Trong hệ tọa độ này, trục hoành biểu diễn cho số mức xám từ 0 đến N, N là số mức xám (thường xét với mức 256). Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho một mức xám (số điểm ảnh có cùng mức xám). Cũng có thể biểu diễn là: trục tung là tỉ lệ số điểm ảnh có cùng mức xám trên tổng số điểm ảnh. Lược đồ xám cung cấp rất nhiều thông tin về phân bố mức xám của ảnh. Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh. Tính động của ảnh cho phép phân tích trong khoảng nào đó phân bố phần lớn các mức xám của ảnh: ảnh rất sáng hay ảnh rất đậm. Nếu ảnh sáng, lược đồ xám nằm bên phải (mức xám cao), còn ảnh đậm lược đồ xám nằm bên trái (mức xám thấp). Hình 1.5 và 1.6 là một ví dụ: Hình 1.6: Ảnh bị dư tối có lược đồ xám tập trung nhiều bên trái 10 Hình 1.7 Hình ảnh sau khi được chỉnh sửa lược đồ xám đã được trải đều Biên: Biên là một vấn đề chủ yếu và cực kỳ quan trọng trong quá trình phân tích ảnh vì các kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên. Cho đến nay chưa có định nghĩa chính xác về biên, với mỗi ứng dụng người ta đưa ra các độ đo khác nhau về biên. Một điểm ảnh được gọi là biên nếu nó có sự thay đổi đột ngột về mức xám. Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi là điểm biên nếu nó là điểm đen có ít nhất một điểm trắng bên cạnh. Tập hợp các điểm biên tạo nên biên hay đường bao của đối tượng. Dựa trên cơ sở này người ta thường sử dụng hai phương pháp phát hiện biên cơ bản: phát hiện biên trực tiếp và phát hiện biên gián tiếp. Các ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại cho các quá trình xử lý tiếp theo hay truyền đi. Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh, tồn tại nhiều định dạng ảnh khác nhau từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh đa cấp xám cho đến ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…). Tuy các định dạng này khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất. Nhìn chung, một tệp ảnh bất kỳ thường bao gồm 3 phần: - Mào đầu tệp (Header). - Dữ liệu nén (Data Compression). - Bảng màu (Palette Color). 11 Dựa trên ảnh đầu vào ta có sơ đồ tổng quát của hệ thống sử lý ảnh như sau: Hình 1.8: Các bước cơ bản trong một quá trình xử lý ảnh  Thu nhận ảnh : Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại chính ứng với hai loại ảnh thông dụng là Raster và Vector. Các thiết bị thu nhận ảnh Raster là camera còn các thiết bị thu nhận ảnh Vector là sensor hoặc bộ số hoá (digitalizer) hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster. Các thiết bị thu ảnh thông thường gồm camera cộng với bộ chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) hoặc scanner chuyên dụng. Các thiết bị thu nhận ảnh này có thể cho ảnh đen trắng hoặc ảnh màu. Đầu ra của scanner là ảnh ma trận số mà ta quen gọi là bản đồ ảnh (ảnh Bitmap). Bộ số hoá (digitalizer) sẽ tạo ảnh vector có hướng. Nhìn chung, các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện hai quá trình:  Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học (ánh sáng) thành năng lượng điện.  Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh.  Tiền xử lý: Tiền xử lý là bước tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng.  Trích chọn đặc điểm : Việc trích chọn các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối tượng ảnh một cách chính xác hơn với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống. Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng trong quá trình xử lý ảnh. Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây:  Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn v.v… 12  Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng (zonal filtering). Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v...)  Đặc điểm biên và đƣờng biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và do vậy rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất biến được dùng khi nhận dạng đối tượng. Các đặc điểm này có thể được trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace, toán tử “chéo không” (zero crossing) v.v… Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống.  Hậu xử lý : – Bao gồm có các kỹ thuật: Rút gọn số lượng điểm biểu diễn ,nhằm bớt các điểm thu được nhằm giảm thiểu không quan lưu trữ. Với các thuật toán: Thuật toán Douglas Peucker. Thuật toán Band width. Thuật toán Angles. – Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức - hệ quyết định được phát huy.  Đối chiếu và đƣa ra kết luận: Ảnh sau khi xử lý sẽ được lưu trữ, kết hơp với cơ sở tri thức để đưa ra những kết luận phục vụ cho mục đích nhận dạng và nội suy. 1.1.4. Ứng dụng của xử lý ảnh Ban đầu, các kỹ thuật xử lý ảnh đây chủ yếu được sử dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh, chính xác hơn là tạo cảm giác về sự gia tăng chất lượng ảnh quang học trong mắt người quan sát. Thời gian gần đây, phạm vi ứng dụng xử lý ảnh mở rộng không ngừng, có thể nói hiện không có lĩnh vực khoa học nào không sử dụng các thành tựu của công nghệ xử lý ảnh số. Trong y học các thuật toán xử lý ảnh cho phép biến đổi hình ảnh được tạo ra từ nguồn bức xạ X-ray hay nguồn bức xạ siêu âm thành hình ảnh quang học trên bề mặt 13 film x-quang hoặc trực tiếp trên bề mặt màn hình hiển thị. Hình ảnh các cơ quan chức năng của con người sau đó có thể được xử lý tiếp để nâng cao độ tương phản, lọc, tách các thành phần cần thiết (chụp cắt lớp) hoặc tạo ra hình ảnh trong không gian ba ch